LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, febrero, 2023, Volumen 4, Número 1, p. 1433.
DOI: https://doi.org/10.56712/latam.v4i1.350
Evaluación difusa de la calidad de cursos virtuales de
postgrado
Fuzzy Evaluation of the Quality of Virtual Postgraduate Courses
Mitchell Jhon Vásquez Bermúdez
mvasquez@uagraria.edu.ec
https://orcid.org/0000-0001-8157-8549
Universidad Agraria del Ecuador
Guayaquil – Ecuador
Jorge Washington Hidalgo Larrea
jhidalgo@uagraria.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-9226-4171
Universidad Agraria del Ecuador
Guayaquil - Ecuador
Artículo recibido: día mes 2022. Aceptado para publicación: 19 de enero de 2023.
Conflictos de Interés: Ninguno que declarar.
Resumen
La evaluación de la calidad de los cursos virtuales es importante para mejorar la eficacia de la
enseñanza y los aspectos de gestión del aula virtual donde se realiza el aprendizaje. El propósito
de la presente investigación es evaluar la eficiencia de los cursos virtuales de postgrado
utilizando una metodología difusa. Se utilizó un diseño de investigación cuantitativo, cualitativo
y desarrollo experimental, además se utilizó el cuestionario como instrumento para recolección
de información de los estudiantes. Para analizar los datos obtenidos, se utilizó el software
estadístico SPSS 28.0 que permitió la comparación de los indicadores y determinar el nivel de
calidad de los cursos analizados. Para ello, en primer lugar, se realizó una evaluación difusa de
la calidad general del entorno y de la metodología didáctica con los estudiantes de postgrado en
la plataforma virtual. En segundo lugar, se aplicó la inferencia difusa que corresponde al cálculo
compuesto difuso entre el grado de pertenencia ponderado por los expertos del dominio. Y
finalmente se pudo evidenciar resultados favorables en cuanto a la calidad de los cursos virtuales
de postgrado permitiendo que los estudiantes escojan el recurso de enseñanza apropiado.
Palabras clave: calidad, eficacia educativa, metodología difusa, virtualidad
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, febrero, 2023, Volumen 4, Número 1, p. 1434.
Abstract
The evaluation of the quality of virtual courses is important to improve the effectiveness of
teaching and management aspects of the virtual classroom where learning takes place. The
purpose of this research is to evaluate the efficiency of virtual postgraduate courses using a fuzzy
methodology. A quantitative, qualitative research design and experimental development were
used, in addition the questionnaire was used as an instrument for collecting information from the
students. To analyze the data obtained, the statistical software SPSS 28.0 was used, which
allowed the comparison of the indicators and to determine the level of quality of the courses
analyzed. For this, first, a diffuse evaluation of the general quality of the environment and the
didactic methodology was carried out with the postgraduate students on the virtual platform.
Secondly, the fuzzy inference that corresponds to the fuzzy composite calculation between the
degree of membership weighted by the domain experts was applied. And finally, it was possible
to show favorable results in terms of the quality of the virtual postgraduate courses, allowing
students to choose the appropriate teaching resource.
Keywords: quality; educational effectiveness; fuzzy methodology; virtuality
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Como citar: Vásquez Bermúdez, M. J., Hidalgo Larrea, J. W. (2023). Evaluación difusa de la
calidad de cursos virtuales de postgrado. LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales
y Humanidades 4(1), 1433–1444. https://doi.org/10.56712/latam.v4i1.350
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, febrero, 2023, Volumen 4, Número 1, p. 1435.
INTRODUCCIÓN
El pensar en calidad y pertinencia en la educación, no es posible sin la utilización intensiva y
eficiente de las tecnologías de información y comunicación (TIC) (Jardines, 2006), por lo cual es
común que Instituciones Universitarias vean a la Educación Virtual como una opción educativa
(Escalante, Castillo, & Mena, 2011). La tecnología e-learning se utiliza principalmente para los
cursos de formación que se imparten a los estudiantes en las universidades (Muñoz, y otros,
2015), siendo así el aprendizaje en línea una parte importante en el contexto de la Educación
Superior (Zhuo & Xiaoming, 2017).
La herramienta, que ha servido para brindar este servicio, son las plataformas virtuales de
aprendizaje (Cohn-Muroy, Flores-Lafosse, & Villanueva, 2015). Sin embargo, a pesar de los
esfuerzos realizados por docentes, universidades e instituciones educativas, es muy limitado el
nivel de integración de las tecnologías de información y la comunicación como herramientas
para aprender y, menos aún, para la creación de entornos virtuales de enseñanza-aprendizaje
(Rodríguez, 2017).
Además, es preciso un cambio paradigmático del propio proceso educativo, en una sociedad
donde las nuevas relaciones espacio-tiempo están modificando la comunicación humana
(Jardines, 2006). Por lo que es necesario la interactividad con los actores involucrados en el
contexto de los ambientes virtuales de aprendizaje como espacios para la formación de
competencias afectivas, mediante la socialización y comunicación (Escalante, Castillo, & Mena,
2011), mediante el uso de herramientas como las enciclopedias multimedia, los videos, el
software educativo, la realidad virtual, todo lo cual propicia una mayor calidad en el proceso de
enseñanza-aprendizaje facilitando la tarea de difundir, transmitir y crear conocimientos (Miranda
Pons, y otros, 2012).
Se ha propuesto un modelo de recomendación personalizada de recursos educativos para
cursos virtuales adaptativos que incorpora las bondades de la computación ubicua y de los
agentes inteligentes (Ovalle, Salazar, & Duque, 2014). Así mismo se han aplicado ontologías
permitiendo modelar diferentes aspectos de la gestión del conocimiento para la educación virtual
en la educación superior (Muñoz, y otros, 2015), como una respuesta a las necesidades de
aprendizaje de la población (Aguirre & Griffin, 2017), lo que conlleva a evaluar la calidad de los
cursos virtuales para mejorar la educación.
Existen trabajos desarrollados dentro del contexto donde se ha propuesto un cuestionario para
la evaluación de la calidad de los cursos virtuales (Santoveña, 2010). Así mismo, evaluación de
efectividad de una plataforma de gestión de aprendizaje, tomando como variables la
interactividad desde el punto de vista de soporte tecnológico y el modelo de aprendizaje y de
enseñanza (Vásquez-Bermudez, Hidalgo, & Vergara-Lozano, 2017). Por otra parte, se ha
propuesto un módulo para la evaluación que cumpla con las exigencias de modelo educativo,
donde se realizó la validación de la propuesta mediante el método criterio de expertos (Meriño,
Lorente, & Gari, págs. 1-8. 2011).
Se plantea la guía Afortic como un instrumento el cual permite evaluar la calidad de cursos
virtuales en el contexto de la calidad de la educación online en las Instituciones Superiores;
apoyándose en cinco criterios como: planificación, programa, recursos, desarrollo y calidad de
los resultados (Martín, González, & García, 2013). De acuerdo con el uso y pertinencia de cursos
virtuales aplicando el proceso analítico jerárquico (AHP) se establecen criterios como
funcionalidad, fiabilidad, usabilidad eficiencia, mantenibilidad, portabilidad, aspectos técnicos,
aspectos psicopedagógicos, aspectos comunicacionales, aspectos administrativos (Riaño-Luna
& Palomino-Leiva, 2015).
Así mismo aplica la técnica AHP, basándose en el nivel de dificultad de la prueba de evaluación
y con las respuestas dadas se realiza una estimación del nivel de conocimiento, utilizando un
modelo cualitativo, el cual clasifica el conocimiento sobre un tema evaluándolo en cuatro niveles
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que son: insuficiente, bastante insuficiente, bastante suficiente, suficiente (Grigoriadou,
Kornilakis, Papanikolaou, & Magoulas, 2002). Basado en los requisitos de las universidades, la
sociedad y la empresa para la capacidad integral de postgrado, se realizó un índice de evaluación
utilizando AHP-fuzzy enfoque de evaluación integral (Xiaojun & Yunfeng, 2016).
En el mismo contexto se ha propuesto el método de diagnóstico para los estudiantes sobre los
cursos virtuales, el método explora ideas de los campos de la lógica difusa y la toma de
decisiones multicriterio (Grigoriadou, Kornilakis, Papanikolaou, & Magoulas, 2002). Por otra parte,
se ha realizado metodología borrosa en este proceso de evaluación de la calidad de los
posgrados (García de Fanelli, 2001).
De acuerdo con la normativa de calidad de cursos Moocs mediante lógica difusa, en este sentido,
la agregación de las variables lingüísticas de 10 jueces expertos se realizó mediante la función
OR probabilística y se desfuzzificaron mediante el método del centroide de área para calcular las
ponderaciones por (Fernandez & Silvera, 2015). Con el fin de responder a las necesidades del
estudio se utilizó un diseño de investigación cuantitativo no experimental de (McMillan &
Schumacher, 2005).
Esta propuesta promueve de forma positiva que las instituciones de educación superior
promuevan la utilización de los recursos virtuales de aprendizaje en los estudiantes y de esta
manera puedan reconocer las falencias y aciertos que ayuden en la mejora de los cursos virtuales
logrando un proceso de revisión continua y sistemática para que el nivel de desempeño sea
fácilmente evaluado por diferentes estándares de calidad.
MÉTODO
Se utilizó un diseño de investigación cuantitativo donde se cuantifican las variables que en este
caso son los factores que influyen en la calidad; un enfoque cualitativo porque el problema es
concreto y limitado; y se utilizó el cuestionario como instrumento para recolección de
información de los estudiantes y expertos.
Los cursos virtuales deben ser fáciles y adaptables a diferentes plataformas y escenarios
digitales (Santoveña, 2010). Para las evaluaciones de cursos virtuales se los organizó en las
siguientes dimensiones: Calidad general del Entorno, Metodología didáctica, Navegación y
diseño y Recursos multimedia, las mismas que permiten conocer cómo influye el uso de los
medios tecnológicos en la calidad del aprendizaje.
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Figura 1
Factores que Contribuyen a la Calidad de Cursos Virtuales
La calidad de los cursos virtuales fue evaluada utilizando primero la fuzzifization, luego la
inferencia fuzzy y para obtener los resultados la defuzzificación. La evaluación consta de tres
pasos, que se muestran a continuación (Zhuo & Xiaoming, 2017):
• Fuzzifización: corresponde a los valores de la función difusa la cual se puede
determinar a partir del parámetro evaluación de los estudiantes.
• Inferencia fuzzy: corresponde a los valores de los indicadores de primer nivel, se
puede calcular según el valor de la evaluación de segundo nivel, y esto puede ser
implementado por el cálculo compuesto difuso entre el grado de pertenencia a los
indicadores de segundo nivel y los vectores ponderados dados por los expertos del
tema.
• Defuzzificación: corresponde al resultado de la evaluación global a partir de la
evaluación de primer nivel, y esto puede implementarse a través del cálculo de
compuestos difusos entre la pertenencia a un indicador de primer nivel y del peso
global del vector.
El establecimiento concreto de los indicadores, el índice del peso y los comentarios se presentan
a continuación (Xiaoming & Zhuo, 2017):
• El indicador del primer nivel se define como U = {U1, U2, U3, U4} = {"Entorno”,
“Metodología didáctica”, “Navegación y Diseño”, “Recursos multimedia"}, y el índice
de peso correspondiente es W= (W1, W2, W3, W4).
• El indicador del segundo de nivel es Ui = {ui1, ui2, ui3, ui4}, (I = 1, 2, 3,4), y el
correspondiente conjunto de índices de peso es Ai = {ai1, ai2, ai3, ai4}, el que se
obtiene por el comentario de los expertos de dominios tema.
• El índice V = {V1, V2, V3, V4} representan {Excelente, bueno, medio, pobre
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• Se seleccionaron a 10 expertos en el ámbito de la educación que dieron las
ponderaciones de los diferentes aspectos educativos, y fueron elegidos 50
estudiantes de postgrado para presentar sus comentarios sobre la eficacia de la
enseñanza.
Para analizar los datos obtenidos del desarrollo experimental, se utilizó el software estadístico
SPSS 28.0 que permitió la comparación de los indicadores y determinar el nivel de calidad de los
cursos analizados. Además, la evaluación fuzzy para implementar la evaluación final de los
resultados
RESULTADOS
En el diseño del experimento para demostrar la efectividad de este método de evaluación, se
aplicó un cuestionario basado en las dimensiones de calidad como se muestra en la siguiente
tabla.
Tabla 1
Evaluación de Calidad de Curso Virtual
Indicador del
Primer Nivel
Peso del
Primer
Nivel
Indicador del
segundo Nivel
Peso del
segundo
nivel
Grado de Evaluación
Excelente
Bueno
Medio
Pobre
U1: Entorno de
aprendizaje
0,3
U11
0,2
0,4
0,5
0,1
0
U12
0,6
0,6
0,2
0,2
0
U13
0,2
0,3
0,5
0,2
0
U2: Metodología
didáctica
0,2
U21
0,2
0,2
0,5
0,3
0
U22
0,5
0,5
0,4
0,1
0
U23
0,3
0,4
0,4
0,2
0
U3: Navegación
y Diseño
0,3
U31
0,4
0,6
0,1
0,2
0,1
U32
0,4
0,6
0,1
0,2
0,1
U33
0,2
0,4
0,2
0,3
0,1
U4: Recursos
multimedia
0,2
U41
0,4
0,4
0,2
0,3
0,1
U42
0,4
0,4
0,2
0,3
0,1
U43
0,2
0,3
0,5
0,2
0
La matriz de evaluación de los índices de segundo nivel se muestra las ecuaciones (1) y (2), es
decir, el grado de pertenencia a los índices de segundo nivel pertenecientes al conjunto de
comentarios de los estudiantes {V1, V2, V3, V4} = {Excelente, bueno, medio, pobre}:
(1)
(2)
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Las siguientes matrices de evaluación representan el vector del peso del segundo nivel que se
representa como las ecuaciones (3 al 6), lo que significa el grado de importancia de los índices
de segundo nivel en relación con los índices de primer nivel. Esto es determinado por los expertos
en la materia, que se muestran a continuación:
(3)
(4)
(5)
(6)
El segundo paso es inferencia fuzzy. El cálculo de compuestos difusos se selecciona para
inferir los índices de primer nivel según los índices de segundo nivel; se representa como las
ecuaciones (7 al 10), que se muestran a continuación:
(7)
Se realiza el cálculo similar para obtener los otros tres indicadores, dando como resultados:
(8)
(9)
(10)
De esta forma se pueden obtener los cuatro indicadores del primer nivel como se muestra en
las siguientes figuras de calidad de cursos virtuales en sus cuatro aspectos.
Figura 2
La Evaluación de "Entorno de Aprendizaje"
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
Excelente Bueno Medio Pobre
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Figura 3
La Evaluación de "Metodología Didáctica"
Figura 4
Evaluación de "Navegación y Diseño"
Figura 5
La Evaluación de "Recursos Multimedia"
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
Excelente Bueno Medio Pobre
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
Excelente Bueno Medio Pobre
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
Excelente Bueno Medio Pobre
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El tercer paso es la defuzzificación, la matriz de evaluación se determina según los cuatro
indicadores del primer nivel:
(11)
Y el vector de peso del primer nivel corresponde:
(12)
Entonces el cálculo del vector de la evaluación global corresponde:
(13)
La evaluación final se calcula a partir del vector de evaluación global, que se implementa a partir
de la ecuación (14), en la que j representa la puntuación y w es el peso correspondiente:
(14)
Con la evaluación final de 3,3, el resultado en centesimal es 3,3/4*100=82,5, este resultado es
favorable en cuanto la calidad de curso virtual. De acuerdo con los resultados finales que son
descritos, se puede llegar a una conclusión de evaluación integral correspondiente a: la
posibilidad "Excelente" es del 50%; la posibilidad "Buena" es de 30%; la posibilidad de "Media" es
de 20% y "Pobre" es de 0%. El resultado es conveniente para que los estudiantes escojan el
recurso de enseñanza apropiado en los cursos virtuales.
Figura 1
La Evaluación Global de la Calidad de los Cursos Virtuales
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
1
Excelente Bueno Medio
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CONCLUSIONES
Este trabajo presenta la importancia significativa de la evaluación de la calidad de cursos
virtuales utilizando una metodología difusa y así determinar mejoras en la eficacia de la
enseñanza y los aspectos de gestión del aula virtual donde se realiza el aprendizaje. El método
de evaluación inteligente basado en una lógica difusa ayudó a identificar las diferentes
dimensiones, sin embargo, con el paso del tiempo pueden añadirse o eliminarse factores que
influyen al momento de utilizar los medios tecnológicos y su incidencia en la calidad del
aprendizaje dentro del proceso educativo donde los estudiantes puedan seleccionar el recurso
más apropiado. La mayor ventaja de este método es manejar la información a gran escala
colaborando con una toma de decisiones a partir de la información llena de vaguedad,
incertidumbre y subjetividad.
A pesar de todas las ventajas y características que ofrece este método, para trabajos futuros se
recomendaría combinar con una evaluación AHP-fuzzy dándole un enfoque de evaluación
integral.
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ISSN en línea: 2789-3855, febrero, 2023, Volumen 4, Número 1, p. 1443.
REFERENCIAS
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Obtenido de
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